Các Kỹ Sư Johns Hopkins Sử Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Để Có Nhìn Sâu Hơn Vào Não Của Chuột

Một nhóm các kỹ sư y sinh tại Johns Hopkins đã phát triển một chiến lược đào tạo trí tuệ nhân tạo (AI) để có hiểu biết sâu sắc hơn về não của chuột. Chiến lược mới này chụp ảnh các tế bào não của chuột khi chúng đang hoạt động.

Theo nhóm nghiên cứu, hệ thống AI có thể được sử dụng cùng với các kính hiển vi siêu nhỏ chuyên dụng để phát hiện chính xác nơi và khi nào các tế bào được kích hoạt trong quá trình di chuyển, học tập và ghi nhớ. Bằng cách thu thập dữ liệu sâu sắc với chiến lược mới này, các nhà khoa học cuối cùng có thể hiểu cách não bộ hoạt động và bị ảnh hưởng bởi bệnh tật.

Nghiên cứu mới này được công bố trên tạp chí Nature Communications.

Xingde Li, Tiến sĩ, là giáo sư kỹ thuật y sinh tại Trường Y Johns Hopkins.

“Khi đầu của chuột bị hạn chế để chụp ảnh, hoạt động não của nó có thể không thực sự đại diện cho chức năng thần kinh của nó,” Li nói. “Để lập bản đồ các mạch não kiểm soát các chức năng hàng ngày ở động vật có vú, chúng tôi cần thấy chính xác những gì đang xảy ra giữa các tế bào não riêng lẻ và các kết nối của chúng, trong khi động vật đang di chuyển tự do, ăn và giao tiếp.”

Thu Thập Dữ Liệu Với Kính Hiển Vi Siêu Nhỏ

Nhóm nghiên cứu đã thiết lập để thu thập dữ liệu chi tiết bằng cách tạo ra các kính hiển vi siêu nhỏ có thể được đặt trên đầu của chuột. Với điều đó, các kính hiển vi chỉ có đường kính vài milimét, vì vậy chúng hạn chế số lượng công nghệ chụp ảnh có thể được trang bị. Việc hô hấp hoặc nhịp tim của chuột cũng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của dữ liệu được thu thập bởi kính hiển vi, vì vậy các nhà nghiên cứu ước tính rằng họ sẽ cần phải vượt quá 20 khung hình mỗi giây để loại bỏ các sự cố như vậy.

“Có hai cách để tăng tốc độ khung hình,” Li nói. “Bạn có thể tăng tốc độ quét và bạn có thể giảm số điểm được quét.”

Đội ngũ kỹ sư trước đây đã thực hiện nghiên cứu nơi họ đạt đến giới hạn vật lý của máy quét ở sáu khung hình mỗi giây. Trong chiến lược thứ hai, họ tăng tốc độ khung hình bằng cách giảm số điểm được quét. Chiến lược này khiến kính hiển vi thu được dữ liệu có độ phân giải thấp hơn.

Đào Tạo Chương Trình Trí Tuệ Nhân Tạo

Theo giả thuyết của Li, một chương trình trí tuệ nhân tạo có thể được đào tạo để nhận ra và phục hồi các điểm bị thiếu, điều này sẽ dẫn đến độ phân giải cao hơn. Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn của cách tiếp cận này là không có đủ hình ảnh não chuột tương tự để đào tạo AI.

Nhóm nghiên cứu đã thiết lập để vượt qua điều này bằng cách phát triển một chiến lược đào tạo hai giai đoạn. Giai đoạn đầu tiên đào tạo AI để xác định các khối xây dựng của não từ hình ảnh của các mẫu mô não chuột cố định. Họ sau đó đào tạo AI để nhận ra các khối xây dựng trong một con chuột bị hạn chế đầu đang dưới kính hiển vi siêu nhỏ. Kỹ thuật mới này cho phép AI nhận ra các tế bào não với sự biến đổi cấu trúc tự nhiên và chuyển động gây ra bởi sự di chuyển của hơi thở và nhịp tim của chuột.

“Hy vọng là rằng bất cứ khi nào chúng tôi thu thập dữ liệu từ một con chuột đang di chuyển, nó sẽ vẫn đủ tương tự để mạng lưới AI có thể nhận ra,” Li nói

Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm chương trình AI để xác định xem nó có thể tăng cường chính xác hình ảnh não chuột bằng cách tăng dần tốc độ khung hình. Họ phát hiện ra rằng AI có thể phục hồi chất lượng hình ảnh lên đến 26 khung hình mỗi giây.

Để biết công cụ AI sẽ hoạt động như thế nào với một kính hiển vi mini gắn vào chuột, các nhà nghiên cứu đã có thể nhìn vào các đỉnh hoạt động của các tế bào não riêng lẻ được kích hoạt bởi chuột di chuyển trong môi trường của nó.

“Chúng tôi không bao giờ có thể nhìn thấy thông tin này với độ phân giải và tốc độ khung hình cao như vậy trước đây,” Li nói. “Phát triển này có thể giúp thu thập thêm thông tin về cách não bộ được kết nối động với hành động ở mức độ tế bào.”

Theo nhóm nghiên cứu, chương trình AI có thể trải qua thêm đào tạo để giải thích chính xác hình ảnh lên đến 104 khung hình mỗi giây.